终于，我可以开始写我的学习记录了。度过了懵比时期，从啥都不知道，变成知道了一些些，很开心。
现在记录一下，自己写的一个简单的RNN例子，自我总价，加深理解。
因为自己学的不深，为了避免误导，这里不做下定义，仅描述。详细可以参考其他文章。
本文的目的：能够使用TensorFlow搭建一个简单的RNN模型。
所以RNN的概念什么的，建议自己去学习，比如看看吴恩达老师的《深度学习》课程，在网页云课堂有的。
RNN的输入输出关系：
上标<t>，指的是输入序列时刻。
其中a是RNN的隐藏层的输出。
我们可以用这个a，来得到y。
构造模型
这个模型很简单，可以将这个模型理解为一个基本的神经网络NN。
目的：将一句话，输入到这个模型，模型能够正确的给出输出这句话。
为了简单，这句话只有1个字。因此输入输出序列长度都是1.
输入：用1个数字来表示这个字。
输出：用1个数字来表示。
样本输入：数字1
样本输出：数字1
样本总是：1个。
RNN隐藏层激活项数：4个
RNN的层数：1层
画一下图方便理解：
未完待续。